yolov5设置超参数

在使用yolov5时，可以通过超参数进化（Hyperparameter Evolution）的方法来选择合适的超参数。这个方法使用遗传算法（GA）进行超参数优化。首先，需要初始化超参数，然后定义适应度函数（fitness），接着进行进化过程。进化过程中，根据适应度函数的评估结果，通过遗传算法的选择、交叉和变异操作，不断优化超参数，以寻找最佳的超参数设置。最终，可以将结果保存在yolov5/evolve.png中，每个超参数对应一个图表，其中超参数的值在x轴上，适应度在y轴上。黄色表示浓度较高，垂直线表示某个参数已被固定，不会发生变化。此外，yolov5还提供了一个名为meta的字典，用于在train.py上选择固定参数和防止它们进化，以进一步定制超参数设置。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov5选择合适自己的超参数-超参数进化Hyperparameter Evolution](https://blog.csdn.net/ayiya_Oese/article/details/115369068)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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